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學生對 华盛顿大学 提供的 机器学习基础:案例研究 的評價和反饋

4.6
13,190 個評分

課程概述

Do you have data and wonder what it can tell you? Do you need a deeper understanding of the core ways in which machine learning can improve your business? Do you want to be able to converse with specialists about anything from regression and classification to deep learning and recommender systems? In this course, you will get hands-on experience with machine learning from a series of practical case-studies. At the end of the first course you will have studied how to predict house prices based on house-level features, analyze sentiment from user reviews, retrieve documents of interest, recommend products, and search for images. Through hands-on practice with these use cases, you will be able to apply machine learning methods in a wide range of domains. This first course treats the machine learning method as a black box. Using this abstraction, you will focus on understanding tasks of interest, matching these tasks to machine learning tools, and assessing the quality of the output. In subsequent courses, you will delve into the components of this black box by examining models and algorithms. Together, these pieces form the machine learning pipeline, which you will use in developing intelligent applications. Learning Outcomes: By the end of this course, you will be able to: -Identify potential applications of machine learning in practice. -Describe the core differences in analyses enabled by regression, classification, and clustering. -Select the appropriate machine learning task for a potential application. -Apply regression, classification, clustering, retrieval, recommender systems, and deep learning. -Represent your data as features to serve as input to machine learning models. -Assess the model quality in terms of relevant error metrics for each task. -Utilize a dataset to fit a model to analyze new data. -Build an end-to-end application that uses machine learning at its core. -Implement these techniques in Python....

熱門審閱

BL

2016年10月16日

Very good overview of ML. The GraphLab api wasn't that bad, and also it was very wise of the instructors to allow the use of other ML packages. Overall i enjoyed it very much and also leaned very much

PM

2019年8月18日

The course was well designed and delivered by all the trainers with the help of case study and great examples.

The forums and discussions were really useful and helpful while doing the assignments.

篩選依據:

201 - 机器学习基础:案例研究 的 225 個評論(共 3,056 個)

創建者 jackytu256

2015年12月15日

創建者 Konstantin G

2015年12月31日

創建者 Ellen R

2018年6月3日

創建者 Enrique C M

2016年12月5日

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2018年9月22日

創建者 William O

2017年2月27日

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2020年4月20日

創建者 Sherry A

2017年9月13日

創建者 Abdallah G

2017年1月18日

創建者 Pratyush D

2015年10月6日

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2016年11月23日

創建者 Udhay

2015年12月8日

創建者 Julius L W

2021年5月13日

創建者 Sruti R

2018年2月21日

創建者 Theodore G

2016年10月23日

創建者 Fabio P

2016年3月25日

創建者 Paul P

2017年3月7日

創建者 Matthew B

2016年6月4日

創建者 Stefan K

2015年12月28日

創建者 YASEEN S Z

2017年10月7日

創建者 이제민

2015年12月13日

創建者 Suchismita R

2019年9月14日

創建者 AMS - o

2019年7月22日

創建者 Omar S

2016年8月22日

創建者 A. B

2016年2月29日